リモコンでテレビ画面を出力するのと同じように、設計書にデザインが入力されたときに予測モデルを出力し、出力を出力するAIエージェントの使い方の紹介です。KAMG (KAMG) AI は「ノーコードナレッジアセンブリモデル生成 AI エージェント」* です。KAMG はナレッジ・アセンブリー・モデル生成の略です。KAMG AI の使い方はウェブアプリで練習できます。

従来のインタラクティブエージェントは、テキストまたは音声プロンプトを通じてユーザーと対話します。ただし、KAMG AI は文書を介して通信します。これは、複雑な指示を構造化された明確な方法で伝えると同時に、ドメイン固有の知識を反映した知識の組み立てを容易にするためです。

具体的には、設計指示はDDI（Design Document Interface）ドキュメントとして提供され、KAMG AIエージェントの機械学習モジュールはこれに基づいてモデルを生成し、出力を実装します。その後の評価段階は各分野の専門家が主導し、LLMモジュールはこのプロセス中の専門家の判断をサポートします。

KAMG AIによる予測モデル開発能力を内製化している製造企業には、次のようなメリットがあります。

(1) プロセス最適化による不良削減と生産性の向上

(2) 顧客特有製品の迅速な開発対応

(3) 企業特有のドメイン知識を設計文書に蓄積し、ノウハウのセキュリティを高める

(4) 予測モデルの維持、管理、改善におけるIT企業への依存度の低減

KAMG AIの独自性は、「ドキュメントベースのインタラクティブな予測モデル生成エージェント」にあります。

AI、コーディング、データ分析の知識が不足しているドメインベテランは、自分のドメイン知識を集約する AI 予測を開発できる AI ツールが必要だと考えて、ナレッジ・アセンブリー・モデル生成 (KAMG) AI を開発しました。モデルの設計と実装は分離され、設計は初期設計と完成設計に分割され、タスクはAIの専門家が初期設計と実装を行い、ドメインの専門家が完成した設計、評価、活用を行うように分かれました。タスクを分担することで、AI 予測モデル開発を始めるのに必要な AI、コーディング、データ分析の知識量が最小限に抑えられました。KAMG AI を通じて AI 予測モデルの開発を始めると、予測モデルの開発と使用のプロセスを繰り返すにつれて AI リテラシーは自然と向上します。Web アプリを使用して、Excel ドキュメントを使用して AI 予測モデルの設計、評価、活用について学んでください。また、KAMG AI を使ったチャットボットを使用して、学習内容に関するQ&Aも可能です。

因果関係の基礎、知識の集約、予測モデル生成のためのAIの使用の概要

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